Ảnh hưởng của việc áp dụng quản trị rủi ro tín dụng theo chuẩn mực basel ii đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐÔ VÕ THUÝ HẰNG ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG THEO CHUẨN MỰC BASEL II ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ CẦN THƠ, 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY ĐÔ VÕ THUÝ HẰNG ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG THEO CHUẨN MỰC BASEL II ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 8340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Phạm Lê Thông CẦN THƠ, 2019 i LỜI CẢM ƠN Kính thưa Q Thầy, Cơ, đồng nghiệp gia đình Trong suốt trình học tập hồn thành luận văn này, tơi nhận hướng dẫn, giúp đỡ quý báu Thầy, Cơ, đồng nghiệp gia đình Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, tơi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới: Ban Giám hiệu Khoa Sau đại học Trường Đại học Tây Đô tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ tơi q trình học tập hồn thiện luận văn Phó Giáo sư Tiến sĩ Phạm Lê Thơng, người thầy kính mến tận tâm giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi nhiệt tình hướng dẫn cho tơi hồn thành luận văn Tơi chân thành cảm ơn đồng nghiệp người thân gia đình ln bên cạnh động viên, giúp đỡ tơi suốt q trình học tập hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn! Cần Thơ, ngày tháng năm 20 Người thực đề tài ii TÓM TẮT Một rủi ro lớn ngân hàng rủi ro tín dụng nguyên nhân gây tình trạng khả tốn ngân hàng Mục tiêu Basel II là: (1) Nâng cao chất lượng ổn định hệ thống ngân hàng quốc tế; (2) Tạo lập trì sân chơi bình đẳng cho ngân hàng hoạt động thị trường tài quốc tế; (3) Đẩy nhanh việc chấp nhận thông lệ nghiêm ngặt lĩnh vực quản lý rủi ro, việc đánh giá rủi ro tín dụng dựa vào hai phương pháp sau: Phương pháp chuẩn hóa phương pháp IRB Đầu tháng 2/2016, Ngân hàng nhà nước (NHNN) yêu cầu triển khai thí điểm Basel II 10 ngân hàng thương mại (NHTM) nước Từ đó, số lượng NHTM nước áp dụng chuẩn mực quản trị theo hiệp ước Basel II ngày tăng Mục tiêu nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng việc áp dụng hệ thống QTRRTD theo chuẩn mực Basel II đến tỷ lệ nợ xấu NHTM Việt Nam, sử dụng số liệu bảng thu thập từ 26 NHTM giai đoạn 2010-2018 Tỷ lệ nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn trung bình đạt 2,45%, đạt tiêu chuẩn theo yêu cầu Basel II quy định Ngân hàng nhà nước Tỷ lệ ngân hàng áp dụng hệ thống quản trị tín dụng theo Basel II đạt khoảng 39% Kết ước lượng mơ hình với số liệu bảng: REM, FEM, FGLS hay GMM Arelano-Bond cho thấy việc áp dụng Basel II làm giảm tỷ lệ nợ xấu ngân hàng ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê mức 1% Như vậy, việc áp dụng Basel II thực nâng cao hiệu quản lý rủi ro tín dụng NHTM Ngoài ra, kết ước lượng mơ hình cho thấy tỷ lệ nợ xấu NHTM cịn phụ thuộc vào quy mơ tài sản, chi phí hoạt động, tỷ suất lợi nhuận đa dạng hóa hoạt động đầu tư ngân hàng iii ABSTRACT One of the biggest risks for banks is credit risk which is also one of the main causes of insolvency of the bank The objectives of Basel II include (1) Improving the quality and stability of the international banking system, (2) Creating and maintaining a fair environment for banks operating on international financial markets and (3) Accelerating the more stringent acceptance of information in the field of risk management The assessment of credit risk is based on the following two methods: Standardized method and IRB method In early February 2016, the State Bank of Vietnam (SBV) requested to pilot Basel II at 10 domestic commercial banks in the country Since then, the number of domestic commercial banks applying administrative standards under the Basel II Treaty has increased The objective of this research is to assess the impact of the application of the credit risk management system under Basel II standards to the ratio of nonperforming loans (NPL ratio) in Vietnamese commercial banks by using table data collected from 26 commercial banks in the period of from 2010 to 2018 The NPL ratio of Vietnamese commercial banks in this period averaged 2.45 percent in accordance with the standards required by Basel II and the regulations of the State Bank The proportion of banks applying the credit management system according to Basel II is only about 39% The estimation results of the models with table data of REM, FEM, FGLS or GMM of Arellano-Bond all show that the application of Basel II will reduce the ratio of nonperforming loans This effect is statistically significant at percent level Therefore, the application of Basel II has actually improved the efficiency of credit risk management of commercial banks In addition, the estimation results of the models also indicate that the ratio of nonperforming loans of commercial banks also depends on the scale of assets, operating costs, profit margins and the diversification of investment activities of banks iv LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đề tài tơi thực hiện, số liệu thu thập kết phân tích đề tài trung thực, đề tài không trùng với đề tài nguyên cứu khoa học Cần Thơ, ngày tháng năm 20 Người thực đề tài v MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Tính cấp thiết đề tài .1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu .2 1.2.1 Mục tiêu chung .2 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 1.3 Câu hỏi nghiên cứu .2 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu .3 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Lược khảo tài liệu có liên quan 1.6.1 Các nghiên cứu nước 1.6.2 Các nghiên cứu nước 1.7 Ý nghĩa đề tài .6 1.8 Kết cấu luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Những vấn đề tín dụng RRTD ngân hàng 2.1.1 Khái niệm tín dụng ngân hàng 2.1.2 Khái niệm RRTD ngân hàng 2.1.3 Quản trị rủi ro tín dụng 2.1.4 Những nguyên nhân dẫn đến RRTD 10 2.2 Tổng quan Basel II .11 2.2.1 Giới thiệu Basel II .11 2.2.2 Phương pháp đánh giá RRTD theo Basel II .13 2.2.2.1 Phương pháp chuẩn hóa .13 2.2.2.2 Phương pháp IRB đánh giá RRTD 13 2.2.3 Nguyên tắc đánh giá QTRRTD theo Basel II .15 2.3 Tổng quan thực nghiệm yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM .30 2.3.1 Yếu tố đặc điểm ngân hàng 30 2.3.1.1 Quy mô ngân hàng .30 2.3.1.2 Mức độ sử dụng chi phí hoạt động 31 vi 2.3.1.3 Hiệu hoạt động .31 2.3.1.4 Đa dạng hóa thu nhập 32 2.3.2 Các biến số kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu .32 2.4 Phương pháp nghiên cứu 34 2.4.1 Phương pháp thu thập số liệu .34 2.4.2 Phương pháp phân tích số liệu .35 CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG THEO CHUẨN MỰC BASEL II TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM 37 3.1 Quá trình triển khai thực Basel II Việt Nam 37 3.2 Lợi ích áp dụng Basel II quản trị rủi ro ngân hàng 40 3.3 Thực trạng hoạt động tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 - 2018 .42 CHƯƠNG 4: ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ÁP DỤNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG THEO CHUẨN MỰC BASEL II ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM .46 4.1 Khái quát tình hình nợ xấu NHTM .46 4.2 Ảnh hưởng việc áp dụng QTRR theo chuẩn mực Basel II đến nợ xấu NHTM 48 4.2.1 Thống kê mô tả biến .48 4.2.2 Phân tích tương quan 50 4.2.3 Phân tích ảnh hưởng việc áp dụng QTRR theo chuẩn mực Basel II đến nợ xấu NHTM .51 4.2.3.1 Các kiểm định 51 4.2.3.2 Kiểm định lựa chọn mơ hình .51 4.2.3.3 Kiểm định hiệu ứng ngẫu nhiên 52 4.2.3.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 52 4.2.3.5 Kiểm định tương quan quan sát đơn vị không gian 52 4.2.3.6 Kiểm định tương quan chuỗi .53 4.2.3.7 Kết luận chung kiểm định khắc phục khuyết tật 53 4.2.4 Phân tích hồi quy ảnh hưởng việc áp dụng QTRR theo chuẩn mực Basel II đến nợ xấu NHTM 54 vii 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu 55 4.4 Các giải pháp hạn chế nợ xấu NHTM .58 4.4.1 Định hướng quản trị rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II .58 4.4.2 Xây dựng chiến lược quản trị rủi ro tín dụng phù hợp .58 4.4.3 Xây dựng quy trình hoạt động ngân hàng thương mại hợp lý 59 4.4.4 Nâng cao chất lượng công tác kiểm tra, giám sát, tra hoạt động ngân hàng 60 4.5 Giải pháp làm giảm nợ xấu theo tiêu chuẩn Basel II 61 4.5.1 Tăng cường hệ thống kiểm tra, kiểm soát nội quản trị rủi ro tín dụng 61 4.5.2 Đảm bảo an toàn vốn cho ngân hàng 64 4.5.3 Áp dụng mơ hình đánh giá để lượng hóa rủi ro tín dụng theo quy định Hiệp ước Basel II .65 4.5.4 Tiếp tục xây dựng hồn thiện hệ thống cơng nghệ thơng tin 68 4.5.5 Cải tiến công tác quản trị rủi ro tín dụng phù hợp với tiêu chuẩn Hiệp ước Basel II .70 4.5.6 Đẩy mạnh công tác quản trị nhân lực tiêu chuẩn hóa đội ngũ cán 72 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .74 5.1 Kết luận .74 5.2 Kiến nghị 75 5.2.1 Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước 75 5.2.2 Kiến nghị Chính phủ 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO 79 PHỤ LỤC .80 viii DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến nghiên cứu 48 Bảng 4.2 Hệ số tương quan biến độc lập mơ hình nghiên cứu 50 Bảng 4.3 Kiểm định lựa chọn mơ hình .51 Bảng 4.4 Kiểm định lựa chọn mơ hình .52 Bảng 4.5 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 52 Bảng 4.6 Kiểm định tương quan phần dư đơn vị chéo 53 Bảng 4.7 Kiểm định tự tương quan chuỗi 53 Bảng 4.8 Tóm tắt kết kiểm định 53 Bảng 4.9 Ảnh hưởng việc áp dụng QTRR theo chuẩn mực Basel II đến nợ xấu NHTM .54 74 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Hiện nay, thực trạng hoạt động tín dụng việc áp dụng quản trị rủi ro tín dụng theo chuẩn mực Basel II cịn gặp nhiều khó khăn thách thức có 57% đối tượng khảo sát cho rằng: vấn đề quản trị rủi ro hoạt động đáng quan ngại Hơn nữa, khó khăn đến từ chi phí triển khai Basel II (85%) thiếu liệu lịch sử (78%) Từ 2010 -2014, tốc độ tăng trưởng tín dụng ngân hàng cao so với quy mô tiềm lực nhiều NHTM nhỏ, làm cho rủi ro quản lý tín dụng lớn; tỷ lệ cho vay lại tập trung vào lĩnh vực phi sản xuất kéo theo rủi ro khoản cao sử dụng nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn, tính cân đối cấu tín dụng bất động sản chứng khoán, xảy tượng bong bóng tài sản Kể từ năm 2014 trở đi, hoạt động tín dụng ngân hàng có xu hướng tăng trưởng nóng trở lại, dư nợ tín dụng chiếm tỷ trọng lớn danh mục tài sản ngân hàng (thường chiếm khoảng 52,68%-59,79% tổng tài sản NHTM), thu nhập từ tín dụng chiếm tỷ trọng lớn tổng thu nhập NHTM Bên cạnh đó, từ 2010 - 2018 có 07 thương vụ mua bán sáp nhập ngân hàng thành cơng Các ngân hàng sau q trình mua bán sáp nhập đảm bảo an toàn vốn tương đối ổn định trì mức an tồn (trên 4%), có sụt giảm nhẹ bắt nguồn từ tốc độ tăng tài sản nhanh tốc độ gia tăng vốn Kết nghiên cứu cho thấy ngân hàng áp dụng hệ thống quản trị tín dụng theo Hiệp ước Basel II có tỷ lệ nợ xấu thấp ngân hàng khác Những ngân hàng có lợi nhuận cao có động tham gia vào hoạt động rủi ro ngân hàng bị áp lực việc tạo lợi nhuận Khi lợi nhuận ngân hàng gia tăng, xác suất mà nhà quản trị ngân hàng tham gia vào dự án đầu tư rủi ro giảm xác suất mà khoản 75 vay ngân hàng chuyển sang nợ xấu giảm tương ứng Ngược lại, ngân hàng hoạt động hiệu tham gia vào hoạt động cho vay có rủi ro nhà quản trị bị áp lực việc tạo lợi nhuận ngắn hạn Trong bối cảnh dư nợ tín dụng khơng biến động nhiều năm trở lại cho thấy nợ xấu phát sinh chủ yếu khoản tín dụng cấp trước đây, đặc biệt giai đoạn tăng trưởng tín dụng nhanh Kết phân tích mơ hình GMM hệ thống chứng minh tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu (ROE) có mối quan hệ thuận chiều tỷ lệ nợ xấu/dư nợ (β3=-0.068), tỷ lệ cao nghĩa ngân hàng phải tăng trích lập dự phịng rủi ro tín dụng nhằm giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, việc trích lập chi phí dự phịng rủi ro tín dụng nhiều cho thấy ngân hàng có sách thận trọng khoản cho vay khách hàng Từ thấy rõ, ngân hàng có nhiều quan tâm vào cơng tác kiểm sốt khoản vay sau giải ngân Hơn nữa, giúp ngân hàng nhận diện khoản vay có vấn đề thương lượng, đàm phán với khách hàng nhằm mục đích tránh chuyển nhóm nợ làm giảm tỷ lệ nợ xấu ngân hàng này.Theo Basel II, kết quản lý tốt rủi ro tín dụng rủi ro vận hành đầu vào mơ hình vốn kinh tế mà ngân hàng cấp vốn cho chức giao dịch khác tùy thuộc vào rủi ro 5.2 Kiến nghị 5.2.1 Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước - Điều hành sách tiền tệ hiệu quả: thơng qua việc theo dõi, phân tích, đánh giá dự báo sát tình hình kinh tế, tiền tệ nước giới, đặc biệt lĩnh vực tín dụng để đưa giải pháp phù hợp điều hành sách tiền tệ nhằm đạt mục tiêu tiền tệ, tín dụng Quốc hội Chính phủ đề Đồng thời, đảm bảo cho tổ chức tín dụng hoạt động định hướng NHNN hạn chế rủi ro Trong thời kỳ NHNN điều chỉnh tỷ lệ, tốc độ tăng trưởng tín dụng phù hợp việc thay đổi tỷ lệ 76 cho vay số ngành nghề như: bất động sản, chứng khoán; thay đổi danh mục cho vay khách hàng cũng….những điều chỉnh phải nhằm mục tiêu phát triển thị trường tài bền vững góp phần tăng trưởng kinh tế - Chống cạnh tranh lành mạnh: với mở rộng tính tự chủ tự chịu trách nhiệm ngân hàng thương mại, NHNN giải phóng tính sáng tạo chủ động ngân hàng hoạt động kinh doanh Tuy nhiên xuất tình trạng cạnh tranh lành mạnh, tranh giành khách hàng vay vốn ngân hàng cho vay để hoàn trả khoản vay ngân hàng khác, hạ thấp tiêu chuẩn, điều kiện vay vốn dẫn đến nguy rủi ro tín dụng tăng cao Do NHNN cần có kiểm tra, kiểm sốt có hiệu hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại, đảm bảo phát triển bền vững an toàn - Ứng dụng nguyên tắc giám sát ngân hàng hữu hiệu (25 nguyên tắc giám sát ngân hàng Ủy ban Basel) thực thi chức quan quản lý nhà nước giám sát thị trường, hoàn thiện phương pháp kiểm soát kiểm toán nội tổ chức tín dụng hướng tới chuẩn mực quốc tế Hệ thống giám sát ngân hàng hoàn thiện theo hướng nâng cao chất lượng phân tích tình hình tài phát triển hệ thống cảnh báo sớm tiềm ẩn hoạt động kinh doanh nói chung cấp tín dụng nói riêng, thực cảnh báo sớm cho ngân hàng thương mại, đảm bảo thị trường phát triển bền vững Để làm điều này, trước hết NHNN cần nhanh chóng rà sốt tiến trình thực hiện, chỉnh sửa quy định nay, đồng thời ban hành hướng dẫn, quy định, chế tài cụ thể để hướng NHTM nhanh chóng áp dụng chuẩn mực quốc tế hoạt động kinh doanh nhằm tạo đồng đều, giảm chênh lệch lớn việc đánh - Nghiên cứu triển khai công cụ bảo hiểm tín dụng hốn đổi tín dụng (Credit swap) Đây công cụ thị trường tài phát triển cao nhằm giúp ngân hàng thương mại phòng ngừa bảo hiểm rủi ro tín 77 dụng, san sẻ rủi ro tạo tính linh hoạt quản lý danh mục khoản cho vay ngân hàng - Hoàn thiện hệ thống thơng tin tín dụng Trung tâm CIC NHNN: Để nâng cao tính hiệu thúc đẩy động lực làm việc, nghiên cứu chuyển đổi Trung tâm sang hình thức cơng ty cổ phần có góp vốn ngân hàng thương mại Nghiên cứu cho áp dụng mơ hình cơng ty xếp hạng tín nhiệm độc lập Việt Nam để hỗ trợ cho ngân hàng hoạt động kinh doanh, thu hút chuyển giao cơng nghệ học tập kinh nghiệm Công ty xếp hạng tín dụng giới 5.2.2 Kiến nghị Chính phủ - Hồn thiện quy định pháp luật liên quan đến quyền chủ nợ NHTM bảo đảm tiền vay nhằm giúp cho ngân hàng thuận lợi phải thực biện pháp xử lý tài sản để thu hồi nợ, tránh tình trạng dây dưa, kéo dài, ảnh hưởng đến lành mạnh tài ngân hàng “Đánh giá tình hình quản trị doanh nghiệp” Ngân hàng giới năm 2006 nhận định quyền pháp định chủ nợ Việt Nam yếu so với trung bình nước khu vực nước OECD (Organization for Economic Cooperation and Development - Tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế) dựa loạt thước đo chuẩn mực Ngân hàng giới xây dựng cho 130 quốc gia, có Việt Nam Do cần xây dựng hệ thống định chế đảm bảo quyền chủ nợ ngân hàng xử lý tài sản bảo đảm, đạo ngành có liên quan quy định thủ tục, trình tự xử lý tài sản bảo đảm nhanh chóng, hiệu - Hồn chỉnh quy định pháp luật có liên quan trực tiếp gián tiếp đến hoạt động cấp tín dụng ngân hàng quy định giao dịch bảo đảm, đăng ký giao dịch bảo đảm, quy định cấp giấy tờ sở hữu tài sản, quy định ngành kinh doanh… vốn vấn đề liên quan đến nhiều bộ, ngành khác nhau, có ảnh hưởng đến cơng tác quản trị rủi ro tín dụng Chính phủ cần điều phối kết hợp với ngành có liên quan, với NHNN để thống nhất, 78 chia sẻ quan điểm phòng ngừa hạn chế rủi ro tín dụng, phối kết hợp để giải vấn đề vướng mắc q trình cấp tín dụng ngân hàng 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO - Chính phủ (2012), Quyết định số 254/QĐ-TTG - Lê Thị Huyền Diệu (2010), “Kinh nghiệm quản lý rủi ro tín dụng NHTM giới học cho Việt Nam“ - Nabila Zribi & Younes Boujelbène (2011), “The factors influencing bank credit risk: The case of Tunisia”, Journal of Accounting and Taxation, 3(4), 70-78 - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2005), Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2012), “Thơng cáo báo chí điều hành sách tiền tệ hoạt động ngân hàng tháng đầu năm, giải pháp tháng cuối năm 2012” - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013), Thông tư số 02/2013/TT-NHNN - Jin-Li Hu, Yang Li, Yung-Ho Chiu 2004, “Ownership and Nonperforming Loans: Evidence from Taiwan’s Banks”, The Developing Economies, 42(3), 405–420 - Stephanou & Juan Carlos Mendoza (2005) Credit Risk Measurement Under Basel II: An Overview and Implementation Issues for Developing Countries - Vicente Salas & Jesús Saurina 2002, “Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks”, Journal of Financial Services Research, (22), 203 – 224 - Trần Chí Chinh 2012, “Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu hệ thống ngân hàng Việt Nam nay”, Tạp chí Cơng nghệ Ngân hàng, (77) - Trần Việt Thạch (2016), “Quản trị rủi ro tín dụng theo Hiệp ước Basel ngân hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn Việt Nam“ - Ủy ban Basel Giám sát Ngân hàng (2006) International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: A Revised Framework Comprehensive Version 80 PHỤ LỤC PHỤ LỤC DANH SÁCH 26 NGÂN HÀNG NGHIÊN CỨU Ngân hàng TMCP Á Châu Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam Ngân hàng TMCP Tiền Phong Ngân hàng TMCP Quân Đội Ngân hàng TMCP Quốc Dân Ngân hàng TMCP Sài Gịn – Hà Nội Ngân hàng TMCP Phương Đơng 10 Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam 11 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng 12 Ngân hàng TMCP An Bình 13 Ngân hàng Nơng Nghiệp Phát Triển Nông Thôn Việt Nam 14 Ngân hàng TMCP Bắc Á 15 Ngân hàng TMCP Bảo Việt 16 Ngân hàng TMCP Quốc tế 17 Ngân hàng TMCP Phát triển Thành Phố Hồ Chí Minh 18 Ngân hàng TMCP Kiên Long 19 Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt 20 Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 21 Ngân hàng TMCP Nam Á 22 Ngân hàng TMCP Xăng Dầu Petrolimex 23 Ngân hàng TMCP Sài Gịn 24 Ngân hàng TMCP Thương Tín 25 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á 26 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam 81 PHỤ LỤC NGHIÊN CỨU sum Y D X1 X2 X3 X4 X5 Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ Y| 234 0245458 0166169 0001 114 D| 234 3931624 4894994 X1 | 234 8.044997 4838687 7.101327 9.129364 X2 | 234 6.251973 X3 | 234 0914935 0767622 -.4576314 5647658 500092 5.175619 7.42046 -+ X4 | 234 5435197 1395214 1448259 826515 X5 | 234 1967525 0835081 0348624 6157622 corre Y D X1 X2 X3 X4 X5 (obs=234) | Y D X1 X2 X3 X4 X5 -+ Y | 1.0000 D | -0.2103 1.0000 X1 | -0.1713 0.4090 1.0000 X2 | -0.0920 0.3983 0.9539 1.0000 X3 | -0.0706 0.1273 0.3542 0.3107 1.0000 X4 | 0.0167 0.4191 0.4407 0.4542 0.2161 1.0000 X5 | -0.0523 -0.0409 -0.1455 -0.1176 -0.1540 -0.5245 1.0000 reg Y D X1 X2 X3 X4 X5 Source | SS df MS Number of obs = -+ F(6, 227) Model | 008243629 = 001373938 Prob > F Residual | 056092903 234 5.56 = 0.0000 227 000247105 R-squared = 0.1281 -+ Adj R-squared = 0.1051 Total | 064336532 233 000276122 Root MSE = 01572 -Y| Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0071832 0024686 -2.91 0.004 -.0120475 -.002319 -.015689 X1 | -.0301533 0073406 -4.11 0.000 -.0446176 X2 | 025578 0070451 3.63 0.000 0116957 0394602 X3 | -.0009041 0145082 -0.06 0.950 -.0294921 X4 | 0150776 0104869 1.44 0.152 -.0055865 0357418 027684 82 X5 | -.0064512 0151486 -0.43 0.671 _cons | 1031973 0234448 4.40 0.000 -.0363009 057 0233986 1493946 xtreg Y D X1 X2 X3 X4 X5, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs Group variable: Num = 234 Number of groups = R-sq: 26 Obs per group: within = 0.1724 = between = 0.0009 avg = overall = 0.0802 9.0 max = F(6,202) corr(u_i, Xb) = -0.3412 = 7.01 Prob > F = 0.0000 -Y| Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0094344 0028651 -3.29 0.001 -.0150837 -.0037851 X1 | -.0412211 009593 -4.30 0.000 -.0601363 -.0223058 X2 | 0429515 0089716 4.79 0.000 0252616 0606414 X3 | 0282604 0156658 1.80 0.073 -.002629 0591499 X4 | 0195137 0130367 1.50 0.136 -.0061917 0452192 X5 | 0112488 0178494 0.63 0.529 -.0239462 0464439 _cons | 0759417 0536548 1.42 0.158 -.0298537 181737 -+ -sigma_u | 0096917 sigma_e | 01415985 rho | 3190198 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(25, 202) = 3.11 Prob > F = 0.0000 estimate store fe xtreg Y D X1 X2 X3 X4 X5, re Random-effects GLS regression Group variable: Num R-sq: within = 0.1647 between = 0.0494 overall = 0.1203 Number of obs Number of groups = Obs per group: = avg = max = 9.0 = 234 26 83 Wald chi2(6) corr(u_i, X) = (assumed) = 38.86 Prob > chi2 = 0.0000 -Y| Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0076822 0024016 -3.20 0.001 -.0123892 -.0029751 X1 | -.0375569 0080763 -4.65 0.000 -.0533862 -.0217276 X2 | 0330238 0076543 4.31 0.000 0180216 0480259 X3 | 0147098 014553 1.01 0.312 -.0138137 0432332 X4 | 0197341 0113269 1.74 0.081 -.0024661 0419344 X5 | 0031027 0160465 0.19 0.847 -.028348 _cons | 1105657 0302594 3.65 0.000 0345533 0512583 1698731 -+ -sigma_u | 0070738 sigma_e | 01415985 rho | 19972343 (fraction of variance due to u_i) estimate store re hausman fe re Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E -+ -D | -.0094344 -.0076822 -.0017523 0015624 X1 | -.0412211 -.0375569 -.0036641 0051767 X2 | 0429515 0330238 0099278 0046798 X3 | 0282604 0147098 0135506 0057987 X4 | 0195137 0197341 -.0002204 0064543 X5 | 0112488 0031027 0081462 0078173 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = Prob>chi2 = 7.38 0.2870 (V_b-V_B is not positive definite) xtreg Y D X1 X2 X3 X4 X5, re 84 Random-effects GLS regression Number of obs Group variable: Num = 234 Number of groups = R-sq: 26 Obs per group: within = 0.1647 = between = 0.0494 avg = overall = 0.1203 9.0 max = Wald chi2(6) corr(u_i, X) = (assumed) = 38.86 Prob > chi2 = 0.0000 -Y| Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0076822 0024016 -3.20 0.001 -.0123892 -.0029751 X1 | -.0375569 0080763 -4.65 0.000 -.0533862 -.0217276 X2 | 0330238 0076543 4.31 0.000 0180216 0480259 X3 | 0147098 014553 1.01 0.312 -.0138137 0432332 X4 | 0197341 0113269 1.74 0.081 -.0024661 0419344 X5 | 0031027 0160465 0.19 0.847 -.028348 _cons | 1105657 0302594 3.65 0.000 0512583 0345533 1698731 -+ -sigma_u | 0070738 sigma_e | 01415985 rho | 19972343 (fraction of variance due to u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Y[Num,t] = Xb + u[Num] + e[Num,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ Y | 0002761 0166169 e | 0002005 0141598 u| 00005 0070738 Test: Var(u) = chibar2(01) = 23.59 Prob > chibar2 = 0.0000 xttest1 85 Tests for the error component model: Y[Num,t] = Xb + u[Num] + v[Num,t] v[Num,t] = lambda v[Num,(t-1)] + e[Num,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ Y | 0002761 0166169 e | 0002005 01415985 u| 00005 0070738 Tests: Random Effects, Two Sided: ALM(Var(u)=0) = 0.16 Pr>chi2(1) = 0.6924 Random Effects, One Sided: ALM(Var(u)=0) = 0.40 Pr>N(0,1) = 0.3462 Serial Correlation: ALM(lambda=0) = 68.03 Pr>chi2(1) = 0.0000 Joint Test: LM(Var(u)=0,lambda=0) = 91.62 Pr>chi2(2) = 0.0000 xtcsd, pesaran abs Pesaran's test of cross sectional independence = 5.133, Pr = 0.0000 Average absolute value of the off-diagonal elements = xtserial Y D X1 X2 X3 X4 X5 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = Prob > F = 5.521 0.0270 xtgls Y D X1 X2 X3 X4 X5, panels (hetero) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation 0.334 86 Estimated covariances = 26 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients Number of obs = = 234 Number of groups = Time periods Wald chi2(6) Prob > chi2 = = 26 = 55.13 0.0000 -Y| Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0034662 0012827 -2.70 0.007 -.0059802 -.0009522 X1 | -.0219748 003766 -5.84 0.000 -.029356 -.0145936 X2 | 0157885 0035261 4.48 0.000 0088775 0226996 X3 | -.0050459 0079999 -0.63 0.528 -.0207254 0106336 X4 | 0191974 0055747 3.44 0.001 0082712 0301235 X5 | -.0066331 0077261 -0.86 0.391 -.021776 0085098 _cons | 0947645 0146928 6.45 0.000 0659672 1235618 xtabond2 Y D X1 X2 X3 X4 X5, gmm( X4 , lag(3 3)) iv( D X1 X2 X3 X4 X5) noleveleq nodiffsargan robust orthogonal small Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM -Group variable: Num Number of obs Time variable : year = 3.57 Prob > F = 0.010 208 Number of groups = Number of instruments = 12 F(6, 26) = 26 Obs per group: = avg = 8.00 max = -| Robust Y| Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0094344 0028301 -3.33 0.003 -.0152518 -.0036171 X1 | -.0412211 0120426 -3.42 0.002 -.065975 -.0164671 X2 | 0429515 0120713 3.56 0.001 0181387 X3 | 0282604 0255042 1.11 0.278 -.0241642 0806851 X4 | 0195137 0141864 1.38 0.181 -.0096467 0486742 X5 | 0112488 0209766 0.54 0.596 -.0318692 0543669 0677644 -Instruments for orthogonal deviations equation Standard FOD.(D X1 X2 X3 X4 X5) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L3.X4 87 -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.56 Pr > z = 0.118 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.10 Pr > z = 0.923 -Sargan test of overid restrictions: chi2(6) = 14.21 Prob > chi2 = 0.027 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(6) = 14.04 Prob > chi2 = 0.029 (Robust, but weakened by many instruments.) xtabond2 Y D X1 X2 X3 X4 X5, gmm( X4 , lag(3 3)) iv( D X1 X2 X3 X4 X5) nodiffsargan twostep robust orthogonal small Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: Num Number of obs Time variable : year Number of instruments = 19 F(6, 25) = 2.86 Prob > F = 0.029 = 234 Number of groups = 26 Obs per group: = avg = 9.00 max = -| Y| Corrected Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0056825 0038714 -1.47 0.155 -.0136558 X1 | -.034434 0113809 -3.03 0.006 -.0578734 -.0109945 X2 | 0266779 0124559 2.14 0.042 0010245 X3 | 0046866 0144761 0.32 0.749 -.0251274 0345007 X4 | 0226081 01236 X5 | -.0011772 025369 _cons | 1244498 0398388 1.83 0.079 -0.05 0.963 3.12 0.004 -.0028478 -.0534256 0424003 0022907 0523313 048064 0510713 2064993 -Instruments for orthogonal deviations equation Standard FOD.(D X1 X2 X3 X4 X5) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L3.X4 Instruments for levels equation Standard D X1 X2 X3 X4 X5 _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL2.X4 88 -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.44 Pr > z = 0.149 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.25 Pr > z = 0.802 -Sargan test of overid restrictions: chi2(12) = 16.14 Prob > chi2 = 0.185 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(12) = 15.76 Prob > chi2 = 0.203 (Robust, but weakened by many instruments.) xtdpd Y D X1 X2 X3 X4 X5, twostep dgmmiv (d.X4) div( D X1 X2 X3 X4 X5) div( D X1 X2 X3 X4 X5, nodifference) liv( D X1 X2 X3 X4 X5 )artest (2) Dynamic panel-data estimation Number of obs Group variable: Num = 234 Number of groups = 26 Time variable: year Obs per group: Number of instruments = = avg = max = 40 Wald chi2(6) Prob > chi2 = = 211.36 0.0000 Two-step results -Y| Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -D | -.0042907 0007502 -5.72 0.000 -.0057609 -.0028204 X1 | -.0284603 0061793 -4.61 0.000 -.0405715 -.0163491 X2 | 0225817 0046203 4.89 0.000 013526 0316373 X3 | -.0067613 0037091 -1.82 0.068 -.0140309 0005084 X4 | 0131389 0034047 3.86 0.000 0064657 0198121 X5 | -.003542 0112007 -0.32 0.752 -.0254951 018411 _cons | 1079074 0251196 4.30 0.000 0586738 157141 -Warning: gmm two-step standard errors are biased; robust standard errors are recommended Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.X4 Standard: D.D D.X1 D.X2 D.X3 D.X4 D.X5 D X1 X2 X3 X4 X5 Instruments for level equation Standard: D X1 X2 X3 X4 X5 _cons